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我也要
我们在Xcode中编写代码的时候,有时只需敲出一个字母,Xcode就会根据需要自动帮我们补全代码,既方便又省事,既然这么方便,我们可不可以自己定义需要补全的代码呢?当然是可以的,
既方便又省事,赶紧mark起来
河道水位标尺识别预警 yolov7
河道水位标尺识别预警系统通过python+yolov7网络模型技术，河道水位标尺识别预警算法对河道水位标尺进行实时监测，当河道水位出现异常情况时，河道水位标尺识别预警算法将自动发出警报提示后台管理人员及时采取措施。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每
为什么我的xcode按下enter回车不会自动补全,需要按下tab键才可以
为什么我的xcode按下回车不会自动补全,需要按下tab键才可以？而且我看视频有的up主也可以实现按下enter键实现自动补全的啊，就像使用vscode或者pycharm或者idea那样有提示了直接按下enter回车键就可以了，其实导致这个问题主要原因还是快捷键设置上。所以其实我们只需要给option + enter这个快捷键添加一个快捷：enter就可以了。
关于对鱼眼相机图片进行畸变校正的两种思路
鱼眼畸变主要表现为径向畸变（Radial Distortion），图像中心正常，边缘向外拉伸。畸变模型通常基于入射角θ\thetaθ（光线与光学轴夹角）和图像半径rrr的关系。等距投影（Equidistant Projection）rdfθrdfθ，其中rdr_drd为畸变图像半径，fff为焦距，θ\thetaθ为入射角。等立体角投影（Equisolid Angle Projection）rd2fsinθ2rd2fsinθ/2。
让 Xcode 4 自动补全 []、 ""、 ''、 () 的插件
让 Xcode 4 自动补全 []、 ""、 ''、 () 的插件 2011-09-19 — Unmi 我现在所使用 Xcode 4 Beta 5 尚不支持对 []、 ""、 ''、 () 的自动补全，本插件是由 CocoaChina 版主 “yoyokko” 制作的 Xcode Plugin Plus for Xcode 4 可以帮您实现 Xcode 4 对 []、 ""、 ''、 ()
VASPKIT绘制平面平均电荷差分密度
平面平均密度差(planar-averaged electron density difference)是密度差的衍生。密度差是个三维空间函数，经常通过绘制平面图、等值面图方式图形化考察。虽然这两种图很直观，但平面图会受到截面选取的影响，而等值面图会受到等值面数值（isovalue）选取的影响，因此都有一定任意性，也不容易定量讨论。对于电子转移有比较明确方向的情况，可以绘制平面平均密度差曲线，由此可以清楚地考察垂直于选取的方向上每个截面上的密度差积分值，在定量讨论、对比上比较便利。
1篇1章3节：R 语言的产生与发展轨迹（更新2024/08/14）
药物的研究阶段包括靶标确定、生物学模型建立、新化学实体的发现和优化新化学实体四个关键环节。每个环节都在药物研发过程中发挥着至关重要的作用。通过科学严谨的方法和技术手段，研究人员能够在药物研发过程中不断探索和优化，从而发现和开发出具有高效、安全性的候选药物，为疾病治疗提供更多的选择和希望。
1.18 代码编写的自动补全功能 [原创iOS开发-Xcode教程]
原文：http://coolketang.com/staticCoding/5a990cf4ee920a671bb4625a.html1. 本节课将为您演示，代码的自动补充和注释功能。首先双击打开之前创建的项目模板。 2. 然后打开视图控制器的代码文件。 3. 首先演示下代码的自动补充功能，现在开始编写代码，实现这项功能。 4. 创建一个图片对象，从项目中读取一张图片。 5. 创建一个图片容器对象...
【OpenClaw从入门到精通】第34篇：医疗AI的“Agent OS”时代：基于WiseClaw构建医院专属智能体平台（2026实测版）
2026年医疗AI迈入实战落地新阶段，全球首个医疗OpenClaw平台WiseClaw正式发布，香港中文大学（深圳）医院完成业内首个私有化部署。本文基于真实医疗场景需求与公开技术资料，系统拆解医疗智能体平台的建设逻辑：从医疗Agent OS的五大核心特性切入，详解门诊病历质控、用药审查、医院运行管理三大临床场景的智能体搭建流程，提供完整的私有化部署代码、安全配置方案与实操演示。文章兼顾新手入门与进阶需求，严格遵循医疗合规要求，强调“只读不写+人工复核”原则，所有方案均经过虚拟实测验证。
xcode插件括号自动补全
http://code.google.com/p/xcode-plugin-plus/ 安装后可以自动补全括号，挺方便
【ComfyUI报错解决】K采样器 mat1和mat2形状不匹配错误分析与修复 mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (77x2048 and 4096x
如果你在 ComfyUI 里遇到K采样器报错：mat1 和 mat2 shapes cannot be multiplied确认大模型和 LoRA 是否是同一版本（SDXL vs SD1.5，不能混用）。如果用了双 CLIP 加载器，要确认加载的类型和选择的模型类型是否匹配。加载→ 类型选flux加载 SDXL 专用的 clip/t5 → 类型选sdxl避免不同版本模型和 LoRA 混搭，保持一致性。模型+LoRA+CLIP 类型必须保持同一版本，不然就会报错。
AI自瞄原理剖析(四)从Yolo推理坐标到屏幕坐标：基于FOV视角与焦距的坐标变换与精准瞄准
从Yolo推理框架得到的坐标到屏幕坐标的转换是一个涉及到FOV视角、焦距以及分辨率的复杂过程。通过数学公式，我们可以将推理框坐标反推为游戏内的实际坐标，并最终映射到屏幕坐标系中。利用这些信息，AI自瞄系统能够精确计算出准星从当前位置移动到敌人位置的距离，实现精准的自动瞄准。通过这种方法，AI自瞄系统能够在不同的游戏环境下灵活应对，提供高度精确的操作体验。在AI自瞄系统中，目标检测仅仅是第一步，获取到预测框的坐标后，我们还需要将这些坐标转换为实际屏幕上的精确位置。
献给初学iOS的小盆友们——微博app项目开发之十二自定义cell代码补全
上节课我们主要讲解了我们是怎么一步一步把自定义cell打通的，主要方法就是引入了MVVM视图模型，这样我们就可以利用视图模型就提前把各个子控件的frame都计算好了。今天我们就是讲如何计算子控件frame，以及补全原创微博和转发微博的设计。本节内容 计算cell子控件frame YGStatusCell代码补全 原创微博YGOriginalView代码补全 转发微博YGRetweetView 代码补全
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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84、自定义代码块模版
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Xcode 工程里 Cursor 的 AI 补全不响应？TaoToken 这样改模型通道
Xcode 工程里 Cursor 补全不响应，先检查模型通道：在 TaoToken 创建 Key，把 Base URL 填为 https://taotoken.net/api（勿加 /v1），回到 Swift 文件敲 user. 验证补全是否恢复。TaoToken 只提供 Key 与 Base URL，不接管 Xcode 原生能力。官网：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end
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